자료 분석

이 연구에 적용된 구체적인 자료 분석 방법은 다음과 같다.

첫째, 특성화고등학교 교사의 직업기초능력지도 수준과 일반특성에 따른 차이를 파악 하기 위하여 SPSS 21.0 for Windows 프로그램을 사용하였다.

둘째, 수집된 자료를 이상치(outlier) 분석을 실시하여 분석자료를 정교화시키는 작업 을 실시하였다. 이상치 분석은 AMOS 18.0 프로그램에서 제공하는 마하라노비스 거리 (Mahalanobis distance) 통계량에 기초하여 판단하였다. 마하라노비스 거리는 개별 사 례의 점수와 표본평균과의 다변량 거리를 의미하며, 마하라노비스 거리가 0이면 모든 응답자의 점수는 그들 각각의 평균과 같음을 의미한다. AMOS의 정규성 검사가 관측 변수별로 단일변량 정규성을 검사하는 것이라면, 마하라노비스 거리를 통한 이상치 검 사는 다변량 이상치검사이다(문세연, 2010; 정두진, 2012). 이 연구에서는 마하라노비스 거리값의 유의확률이 0.001 이하일 경우를 이상치로 판단하여 제거하였다. 이에 따라 무응답 및 불성실 응답을 제외한 유효응답 자료 258개를 최종분석에 사용하였다.

셋째, 직업기초능력지도와 관련 변인의 가설적 모형을 검증하기 위해 AMOS 18.0 프 로그램을 사용하여 구조분석을 실시하였다. 분석자료는 일반적으로 공변량 매트릭스를 사용하나 이 연구에서는 정규성 분석결과 비정규성을 가지는 것으로 나타나 AMOS에서 제공하는 부트스트래핑(bootstraping)의 방법을 활용하여 분석하였으므로 원자료를 활용 하였으며, 모수추정법은 최대우도법(Maximum likelihood)를 활용하였다.

또한 변인 간의 가설적 모형이 경험적 자료에 비추어 얼마나 적합한 것인지를 검증 하기 위해 다음 <표 Ⅲ-11>과 같은 적합도 지수를 활용하였다. 적합도 지수는 첫째, 변인 간 의 가설적 모형의 전반적 적합도를 평가하는 절대적합지수(absolute fit index), 둘째, 기초 모형에 대한 제안모형이 어느 정도 향상되었는지를 보여주는 증분적합지수(incremental fit index), 셋째, 모형이 적합도에 도달하기 위해 추정모수와 자유도 간의 관계를 고려 하는 간명적합지수(parsimonious fit index)를 검토하였다.

먼저 절대적합지수(absolute fit index)는 χ², 적합지수(GFI: goodness of fit index), 조정적 합지수(AGFI: adjusted goodness of fit index), PGFI, RMSEA(root mean square error of approximation)를 활용하였다.

다음으로 증분적합지수(incremental fit index)는 표준적합지수(NFI: normed fit index),

상대적합지수(RFI: relative fit index), 비교적합지수(CFI: comparative fit index)를 활 용하였다. 마지막으로 간명적합지수(parsimonious fit index)로는 PRATIO, 간명표준적 합지수(parsimonious normed fit index), PCFI를 활용하였다.

구분 적합도 판단기준

절대적합지수

χ² ≥ .05

GFI > .90

AGFI > .90

PGFI > .50, .60

RMSEA < .10

증분적합지수

NFI > .90

IFI > .90

TLI > .90

CFI > .90

간명적합지수

PRATIO > .50, .60

RNFI > .50, .60

PCFI > .50, .60

자료: Joreskog & Sorbom. (1996). LISREL 8 User’s reference guide.; 홍세희. (20200). 구조방정 식 모형의 적합도 지수 선정기준과 그 근거

<표 Ⅲ-11> 적합도 판단 기준

넷째, 특성화고등학교 교사의 직업기초능력지도, 교사효능감, 학교풍토 및 학교장 변 혁적 리더십의 특성 및 수준을 파악하기 위해 SPSS 21.0 for Windows 프로그램을 사 용하였다.